Apache Kafka یک پلتفرم متن‌باز برای پردازش جریان داده‌ها (Event Streaming) است که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد داده‌ها را به صورت بلادرنگ (Real-time) ارسال، دریافت و پردازش کنند. Kafka بیشتر در سیستم‌هایی استفاده می‌شود که نیاز به پیام‌رسانی سریع، مقیاس‌پذیر و پایدار دارند.
Kafka در ابتدا توسط شرکت LinkedIn ساخته شد و بعدها به پروژه Apache پیوست. این سیستم برای مدیریت حجم بالای داده‌ها و جریان‌های اطلاعاتی در سازمان‌ها طراحی شده است و جایگزینی مناسب برای سیستم‌های پیام‌رسانی سنتی مثل RabbitMQ یا ActiveMQ است.
ویژگی‌های کلیدی Kafka:
- High Throughput: Kafka می‌تواند میلیون‌ها پیام را در ثانیه پردازش کند.
- Scalability: با استفاده از Partition و Brokerها، سیستم به راحتی مقیاس‌پذیر می‌شود.
- Durability: پیام‌ها روی دیسک ذخیره می‌شوند و در برابر خطا مقاوم هستند.
- Real-time Processing: داده‌ها به صورت جریان بلادرنگ تولید و مصرف می‌شوند.
- Fault Tolerance: Kafka با استفاده از Replication پیام‌ها، قابلیت تحمل خطا دارد.
تفاوت Kafka با پروتکل‌های AMQP مثل RabbitMQ:
| ویژگی | Kafka | AMQP (RabbitMQ) |
|---|---|---|
| نوع سیستم | Event Streaming / Log-based | Message Queue / Broker-based |
| تضمین Ordering | تضمین شده در سطح Partition | تضمین شده در صف (Queue) |
| Durability | پیام‌ها روی دیسک ذخیره می‌شوند و قابل بازیابی هستند | پیام‌ها معمولاً در حافظه هستند مگر Persistent تنظیم شوند |
| Throughput | بسیار بالا، مناسب حجم‌های بزرگ داده | متوسط، مناسب پیام‌های کوچک و پردازش سنتی |
| Consumer Model | Pull-based (Consumer خودش پیام‌ها را می‌خواند) | Push-based (Broker پیام را به Consumer می‌فرستد) |
| Scalability | Horizontal با Partition و Broker | محدودتر و نیازمند clustering پیچیده |
به طور خلاصه، Kafka برای پردازش جریان داده‌ها و سیستم‌هایی با حجم بالا و نیاز به مقیاس‌پذیری طراحی شده است، در حالی که سیستم‌های AMQP مثل RabbitMQ برای مدیریت پیام‌های سنتی و تعاملات بین سرویس‌ها مناسب‌تر هستند.